coder.getDeepLearningLayers

获取特定深度学习库的代码生成所支持的层列表万博1manbetx

在页面中全部折叠

语法

coder.getDeepLearningLayers

coder.getDeepLearningLayers(TargetLibrary = libraryname)

描述

coder.getDeepLearningLayers返回不使用任何第三方库的代码生成所支持万博1manbetx的层。

例子

coder.getDeepLearningLayers(TargetLibrary =libraryname）返回特定深度学习库的代码生成支持的层。万博1manbetx

请注意

使用coder.getDeepLearningLayers，必须安装对应的支持包万博1manbetxlibraryname：

为“没有”，“arm-compute”,“mkldnn”、安装MATLAB^®用于深度学习库的Coder™接口．
为“cudnn”，“tensorrt”,或“arm-compute-mali”、安装用于深度学习库的GPU Coder™接口．

请注意

的coder.getDeepLearningLayers如果没有安装相关的支持包，函数不会列出某些自定义层。万博1manbetx例如,keras，则不列出层用于TensorFlow模型的深度学习工具箱™转换器万博1manbetx没有安装支持包。

例子

全部折叠

为特定的深度学习库的代万博1manbetx码生成提供层支持

获取Intel代码生成所支持的层的列表万博1manbetx^®深度神经网络的数学内核库。

coder.getDeepLearningLayers(TargetLibrary =“mkldnn”）

ans = 59×1单元阵列{‘AdditionLayer}{‘AnchorBoxLayer}{‘AveragePooling2DLayer}{‘BatchNormalizationLayer}{‘BiLSTMLayer}{‘ClassificationOutputLayer}{‘ClippedReLULayer}{‘ConcatenationLayer}{‘Convolution2DLayer}{‘Crop2DLayer}{‘CrossChannelNormalizationLayer}{‘DepthConcatenationLayer}{‘DepthToSpace2DLayer}{‘DicePixelClassificationLayer}{‘DropoutLayer}{‘ELULayer}{‘FeatureInputLayer}{‘FlattenLayer}{‘FocalLossLayer} {' FullyConnectedLayer '}{' GRULayer}{‘GlobalAveragePooling2DLayer}{‘GlobalMaxPooling2DLayer}{‘GroupedConvolution2DLayer}{‘ImageInputLayer}{‘LSTMLayer}{‘LeakyReLULayer}{‘MaxPooling2DLayer}{‘MaxUnpooling2DLayer}{‘MultiplicationLayer}{‘PixelClassificationLayer}{‘RCNNBoxRegressionLayer}{‘RPNClassificationLayer}{‘ReLULayer}{‘RegressionOutputLayer}{‘Resize2DLayer}{‘SSDMergeLayer}{‘SequenceFoldingLayer}{‘SequenceInputLayer}{‘SequenceUnfoldingLayer} {' SigmoidLayer '}{'SoftmaxLayer'} {'SpaceToDepthLayer'} {'TanhLayer'} {'TransposedConvolution2DLayer'} {'WordEmbeddingLayer'} {'YOLOv2OutputLayer'} {'YOLOv2ReorgLayer'} {'YOLOv2TransformLayer'} {'nnet. kerwas .layer. ' ' ''} {'nnet.keras.layer。GlobalAveragePooling2dLayer’}{nnet.keras.layer。SigmoidLayer'} {'nnet.keras.layer。TanhLayer'} {'nnet.keras.layer。ZeroPadding2dLayer'} {'nnet.onnx.layer。ElementwiseAffineLayer'} {'nnet. onex .layer。扁层'}{'nnet.onnx.layer。IdentityLayer'} {'ScalingLayer'} {'SoftplusLayer'}

输入参数

全部折叠

`libraryname`- - - - - -深度学习库名称
特征向量|字符串标量

深度学习库的名称，指定为该表中的值之一。

价值	描述
`“arm-compute”`	手臂^®针对ARM CPU处理器的计算库。要求深度学习库的MATLAB编码器接口．
`“arm-compute-mali”`	针对ARM GPU处理器的ARM计算库。需要GPU Coder产品和用于深度学习库的GPU编码器接口．
`“cudnn”`	英伟达^®CUDA^®深度神经网络库(cuDNN)。需要GPU Coder产品和用于深度学习库的GPU编码器接口．
`“mkldnn”`	用于深度神经网络的Intel数学内核库。要求深度学习库的MATLAB编码器接口．
`“没有”`	`coder.getDeepLearningLayers(TargetLibrary = 'none')`返回不使用任何第三方库的代码生成所支持万博1manbetx的层。这相当于调用`coder.getDeepLearningLayers`没有输入参数。要求深度学习库的MATLAB编码器接口．
`“tensorrt”`	NVIDIA TensorRT™高性能深度学习推理优化器和运行时库。需要GPU Coder产品和用于深度学习库的GPU编码器接口．